作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。
永凯APS汽车零部件行业解决方案, 广泛借鉴了国内外汽车零部件企业信息化的成功经验和国际先进汽车零部件行业解决方案的特点, 充分考虑中国汽车零部件企业所面临的现实环境以及诸多个性化需求, 帮助中国汽车零部件企业实现优化生产管理流程,提高对客户需求的快速响应能力, 降低生产营运成本和提高工作效率,提高企业发展的核心竞争力等目标, 为提高中国汽车零部件企业的核心竞争力做出贡献。
机械制造行业由于其工艺复杂的生产特点,工艺及在制品管理困难。 单纯的靠手工排程,难以满足现代企业快速发展的需要。 永凯APS积累了丰富的机械制造行业经验和众多机械行业客户的实践, 基于供应链管理和约束理论,通过平衡有限生产能力和物料需求, 帮助机械制造企业建立精准、详尽的生产与物料计划, 为企业不断提升管理水平,增强企业核心竞争力提供整体解决方案。
永凯APS注塑行业解决方案,通过注塑行业用户的生产管理模式, 基于行业性以及生产和排程功能,在研究和探索形成以注塑行业的关键应用和难点为重点, 突出注塑行业的个性化应用,帮助注塑行业实现以销定产、快速响应市场需求。 运用灵活敏捷的计划体系,将市场需求快速地分解成可以执行的采购、生产和委外加工计划, 缩短了产品交货周期,减少注塑企业的订单交期压力, 从而全面提升企业运营效率,帮助注塑企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
永凯APS家电行业解决方案在众多客户广泛实践的基础上积累了丰富的行业经验, 提炼出了一套符合家电行业特点的一体化的信息化全面解决方案。 该方案专门针对家电行业的管理重点和难点,深入分析家电行业的应用需求, 充分发挥永凯APS先进生产管控技术平台和强大业务功能的优点,强调生产计划与执行过程优化, 本着“快速配置、快速实施、快速应用、快速见效”的原则, 有效解决家电行业的困惑与难题,是家电企业实施生产信息化的最佳选择。
在充分考虑到电子行业企业生产管理特色及模式之后, 永凯APS电子行业解决方案以先进生产管理理念为核心, 以灵活多变的强大功能为依托,通过库存管理、优化排程、 现场控制帮助电子行业合理控制企业物流。销售计划、 生产计划和采购计划有效集成,有机结合了电子业企业的现状, 对电子电器行业企业有很好的适应性。永凯APS通过精益生产, 缩短了生产周期,提高了生产效率,降低了库存成本,加快了市场响应速度, 减少了电子企业的订单交期压力,从而全面提高了企业服务水平和竞争力, 帮助电子企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。
永凯多年以来坚持不懈,为不同行业提供专业的精益生产管理与物料控制解决方案。 有着丰富的成功导入业绩,截止2016年6月, 永凯APS已被1112 家制造工厂成功导入。 请看下面各行业类型的导入业绩比率表。
永凯软件是行业前沿的供应链计划协同(SCP)和生产计划与排程(APS)管理系统的美资供应商,涵盖需求计划、产销协同和生产计划排程。助力实现生产、供给、销售协同,准时交货、降低库存、提升利润,已在一千多家工厂及众多世界500强企业中成功应用。
2013年04月10日 APS物料管理系统需求计划研究之结合判断因素
判断因素的结合
实施一个有效的需求计划流程通常都会出现具有APS软件技术支持的计划员。当说到统计方法和它们的应用时,就会出现一个问题:软件是怎样能够比有数年需求计划经验的计划员做出更好的预测的?简单的答案是数学方法是无偏的。实证研究证实了这一点,有偏是模糊统计方法经常得出好的结果的主要原因。但是这个答案只对了一半,因为特定项目的信息或变化(例如,促销活动,客户对新产品的反馈信息等等)能够导致需求模型的巨大变化,这些变化在标准时间序列模型中可能并没有考虑到。因此,有必要将完整的需求计划过程中两种方优点结合起来。
例如,考虑一个销售矿泉水公司的需求计划过程。在这种情况下,季节时间序列模型能够非常准确地预测正规的需求量。但是,一些零售店的促销活动产生的的偶然额外需求扭曲了这一需求序列。这一影响能够由负责促销的销售团队估计出来,而基本的需求量则由合适的统计模型预测出来。如果在判断过程中没有充分考虑统计预测的内在信息,那么统计的预测与判断预测的结合仅仅是理论上行得通的。因为在这种情况下对信息进行了双倍计算,因此高估了需求量。
统计预测和结构(structured)判断的方法:
如果需求计划者检查那些有决策支持工具产生的数据,并利用它们的本能使这些数据的取值一致,他们就经常使用非结构判断。但是为了结合的目的,结构判断是必要的。结合的五个步骤:
1、判断预测的修订:
这一程序的第—步由需求计划者来完成,他们在己知相关数据(如历史数据信息,因果因素等)的基础上进行预测判断,然后应用统计方法计算预测值,接着计划者很有可能结合新信息来修改他们的初始估计。但是并没有预先规定比例来要求每一组成部分在最终预测中必须考虑到什么程度。与没有统计方法协助的简单判断相比,这一过程通常会产生更准确的估计值。此外,它的优点还表现在将控制需求计划过程的任务留给计划者。
2、预测的组合:
由于上一步骤为两种预测分配了不同的权重,很明显,这些数值经常是有偏的,并常受政治因素的影响。按照事先制订的分配权重计划组合这两种数值会保证一个更正式的程序。甚至为判断预测和统计预测分配相同的权重,也有可能得出更好的结果。
3、外推预测的修订:
手工修改统计预测,将计划者的特定领域知识考虑进去是很多公司的惯用做法。但是必须相应地组织修订过程。这意味着判断性的修订必须以事先制订的激励因素(如促销,天气等)为基础。
4、基于规则的预测:
基于规则的预测也是以同级预测为基础的,但是各种预测方法的选择或组合需要由组织判断专家来协助完成。选择的规则来自于专家的特定领域知识或过去的研究成果。它们建立在时间序列特征或因果因素的基础之上。如果序列具有较低的可变性和不确定性,那么基于规则的预测则改善了简单外推法。
5、计量预测:
如果模型选择过程和因果关系变量的定义由结构判断来提供,回归模型则被认为是计量预测方法。如果这一过程应用于长久的预测,对预测的改善将尤为明显。由于有偏性会在很大程度上影响计量预测结果,明智的做法是为判断过程建立一个非常严谨的组织结构。
结构判断需要详尽反馈机制的支持,这一机制让计划者看清了他所输入信息的质量。因此,错误报告必须区分出(自动)统计预测与判断预测的质量。
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